Spectral
Spectral은 자율적인 온체인 에이전트를 사용하여 탈중앙화 애플리케이션의 생성 및 배포를 간소화하는 데 중점을 둔 플랫폼입니다. Spectral Syntax라는 주력 제품은 자연어를 Solidity 코드로 변환하여 블록체인 개발의 진입 장벽을 낮추는 것을 목표로 합니다.
개요
Spectral은 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)을 블록체인 기술과 통합하여 탈중앙화 애플리케이션(dApp)의 개발 및 배포를 용이하게 하도록 설계되었습니다. 이 플랫폼의 핵심 혁신은 블록체인 환경 내에서 독립적으로 작동하여 수동 개입 없이 작업을 수행하고 트랜잭션을 실행하도록 설계된 자율적인 온체인 에이전트의 사용에 있습니다. Spectral의 생태계에는 이러한 에이전트의 생성, 관리 및 거버넌스를 지원하도록 설계된 도구 및 프레임워크가 포함되어 있습니다.
Spectral의 비전은 사용자가 여러 자율적인 AI 에이전트로 구성된 에이전트 회사를 구축할 수 있는 온체인 에이전트 경제를 만드는 것입니다. 이러한 에이전트는 채용, 성과 관리 및 보상 분배와 같은 워크플로를 처리하면서 공통 목표를 향해 협력하도록 설계되었습니다. 이 플랫폼은 기술 전문 지식에 관계없이 광범위한 사용자가 온체인 AI에 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
이 플랫폼의 아키텍처에는 시스템 구성 요소 간의 통신을 위한 오케스트레이터와 교차 블록체인 에이전트 통신을 위한 Inferchain 프로토콜이 포함되어 있습니다. Spectral은 또한 분산형 오라클과 머신 인텔리전스 네트워크를 사용하여 실제 데이터를 블록체인으로 가져오고 프로세스를 자동화합니다. [1] [2] [3] [9]
역사
Spectral Labs는 온체인 에이전트 생성을 가능하게 하고 다양한 블록체인에서 프로그래머와 비프로그래머 모두를 위한 스마트 계약 생성을 간소화하도록 설계된 AI 앱인 Syntax를 개발하고 있습니다.
Spectral의 주요 이벤트는 다음과 같습니다.
- 백서 릴리스: Spectral의 비전을 설명하고 Spectral Syntax를 자세히 설명하는 백서 릴리스;
- MEXC 글로벌 상장: 5월 7일 MEXC 글로벌에 SPEC 토큰 상장;
- SPECTRAL 앱 캠페인: 플랫폼에 대한 사용자 참여를 장려하기 위해 100,000달러의 보상 풀이 있는 진행 중인 캠페인. [3] [4] [10] [11] [12]
기술
Spectral의 기술 스택은 다음 구성 요소를 중심으로 구축되었습니다.
- Spectral Syntax: 자연어를 Solidity 코드로 변환하여 사용자가 자연어 의도를 통해 온체인 에이전트를 생성할 수 있도록 하는 플랫폼입니다.
- Lux 프레임워크: 채용 및 성과 관리와 같은 워크플로를 통해 회사 생성을 간소화하여 Spectral Syntax에서 에이전트 회사를 구축하기 위한 툴킷입니다.
- 오케스트레이터: 시스템 구성 요소 간의 통신 계층으로, 원활한 상호 작용과 안전한 운영을 보장합니다.
- Inferchain 프로토콜: 서로 다른 블록체인 간의 에이전트 간 통신을 용이하게 하여 상호 운용성을 보장합니다.
- 분산형 오라클: 안전하고 신뢰할 수 없는 방식으로 실제 데이터를 블록체인으로 가져옵니다.
- 머신 인텔리전스 네트워크: AI 및 ML을 활용하여 데이터를 분석하고, 지능적인 결정을 내리고, 블록체인 생태계 내에서 프로세스를 자동화합니다.
- 자율 지갑: 각 에이전트 또는 스웜은 TEE를 지원하여 자체 지갑에 액세스할 수 있습니다. [1] [2] [3]
Spectral (SPEC) 토큰
SPEC 토큰은 Spectral 생태계 내에서 사용되는 ERC-20 토큰입니다. 여러 기능을 수행합니다.
- 거버넌스: SPEC 토큰 보유자는 플랫폼 업데이트 및 변경 사항에 투표하여 네트워크의 개발 및 전략적 방향에 영향을 미칠 수 있습니다.
- 스테이킹: 스테이킹 SPEC은 사용자에게 Spectral Syntax에서 디지털 에이전트를 생성하고 수익을 창출할 수 있는 향상된 권한을 부여합니다. Spectral Nova의 유효성 검사자도 SPEC 토큰을 스테이킹해야 합니다.
- 교환 매개체: SPEC은 Spectral Syntax에서 에이전트 활용 비용과 Spectral Nova에서 머신 러닝 모델에 액세스하는 데 사용됩니다. [5] [6] [7] [1] [8]